[發明專利]基于GRNN神經網絡的無線電作弊信號定位系統

在審

• 申請號: 201711274247.2
• 申請日: 2017-12-06
• 公開（公告）號: CN108152791A
• 公開（公告）日: 2018-06-12
• 發明（設計）人: 張小飛;李竟銘;吳啟暉;翟會;何浪
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G01S5/06
• 分類號: G01S5/06;G01S11/06;H04L29/08;H04W64/00
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 馮艷芬

本發明公開了一種基于GRNN神經網絡的無線電作弊信號定位系統，包括：無線電信號監測網，包括位于監測區域四周的若干USRP監測點，用于在監測無線電信號時，將監測區域進行網格化劃分，在不同時間段連續采集每一個網格的電磁信號強度值，并通過并行的正交I、Q兩路信號上傳至數據處理中心；數據處理中心，與頻譜信號監測網連接，用于將接收的電磁信號強度值進行變換后得到功率值，再根據功率值進行GRNN神經網絡處理，定位無線電信號的位置；智能終端，用于將定位的位置進行實時顯示和告警。本發明可以實現準確的作弊信號定位。

技術領域

本發明涉及室內定位技術領域，尤其涉及一種基于GRNN神經網絡的無線電作弊信號定位系統。

背景技術

考試是教學活動的重要環節，是選拔優秀人才、檢驗教學質量和考察學生理解程度的主要手段。然而實際的教育考試過程中不公平的現象經常發生，時有考生采用作弊神器等進行作弊。作弊神器主要是由場外人員朗讀答案，通過無線向考場內傳播聲音，考生利用耳機接收；或者向場內傳遞文字信息，將答案發送到考生的顯示設備上，如電子手表、尺子、眼鏡盒、筆袋等。

下面對本申請用到的廣義回歸神經網絡(GRNN)進行介紹：廣義回歸神經網絡是徑向基函數神經網絡的一種特殊形式。與目前流行的前饋神經網絡相比，它具有下述幾項優點。

1)它的網絡結構相對簡單，除了輸入和輸出層外，一般只有兩個隱藏層，模式層和求和層。而模式中隱藏單元的個數，與訓練樣本的個數是相同的。

2)它的網絡訓練非常簡單。當訓練樣本通過隱藏層的同時，網絡訓練隨即完成。而不像前饋神經網絡一樣，需要非常長的訓練時間和高的計算成本。

3)由于簡單的網絡結構，不需要對網絡的隱藏層數和隱藏單元的個數進行估算和猜測。由于它是從徑向基函數引申而來，因此只有一個自由參數，即徑向基函數的平滑參數。而它的優化值可以通過交叉驗證的方法非常容易的得到。

4)它的網絡計算結果的全局收斂性。標準的前饋神經網絡的計算結果則會經常不能達到全局收斂，而停止在局部收斂。

發明內容

發明目的：本發明針對現有技術存在的問題，提供一種基于GRNN神經網絡的無線電作弊信號定位系統，該系統針對無線電作弊手段，從室內環境出發，將看不見、摸不著的電磁輻射進行數據可視化，通過GRNN神經網絡算法對室內異常信號進行發現和定位。在關注電磁輻射和電磁安全的情況下，設計了面向智慧考場的信息服務系統，展示了考場環境內潛在的電磁威脅，為考場工作人員提供了直觀、遠程、實時地查看所監測環境的安全情況的服務，有效地避免了考場內電磁隱患。

技術方案：本發明所述的基于GRNN神經網絡的無線電作弊信號定位系統包括：

無線電信號監測網，包括位于監測區域四周的若干USRP監測點，用于在監測無線電信號時，將監測區域進行網格化劃分，在不同時間段連續采集每一個網格的電磁信號強度值，并通過并行的正交I、Q兩路信號上傳至數據處理中心；

數據處理中心，與頻譜信號監測網連接，用于將接收的電磁信號強度值進行變換后得到功率值，再根據功率值進行GRNN神經網絡處理，定位無線電信號的位置；

智能終端，用于將定位的位置進行實時顯示和告警。

進一步的，所述數據處理中心包括：

數據變換模塊，用于將接收的電磁信號強度值進行快速傅里葉變換后得到對應的功率值；

GRNN神經網絡訓練模塊，用于獲取無線電信號源在不同網格時，每個USRP監測點采集到的電磁信號強度值對應的功率值，再連同對應網格位置作為訓練樣本，輸入至GRNN神經網絡進行訓練，得到參數σ；

GRNN神經網絡定位模塊，用于將每個USRP監測點對應的功率值作為測試樣本，輸入至GRNN神經網絡，并基于參數σ進行擬合，得到無線電信號的定位位置。